比率を変える直交実験における、残量調整因子の影響評価

処方研究が公開されることあまりありません。感謝の意味を込めて、ご参考になれば幸いです。

処方の組成は、主成分と従成分で構成されます。これらは主/従の比で水準を作成します。主成分を量で変更しますと従成分も比で変更します。従成分は主成分にたいして０.8,１1.0,１.2などします。反応物の全量を総量（全重量）の0.6，0.7，0.8のように、残りは溶媒または反応外の組成とします。
　相当技術レベルが高いとPQさんを評価しております。
今回は、L9以４因子外の調整に使った無反応物が第５因子でその量が特性（収率？）と相関があったとみていられると思います。この場合は、４個の要因効果はそれなりの効果があるとみなしていいかと思います。

　この場合は、要因効果と第５因子と、９個のＮｏ１－Ｎｏ９の最大となるＮｏの結果と比較してほぼ同じなら因子間４因子と第５因子の効果はかなり成立しているとみてください。次の実験は、この最大値を基準にして展開してください。A+B＝C+Dの反応はA/（A+B）など比を想定しながら次の水準を決めてください。割付と結果を見ない状況の回答ですので的外れがあるかもです。お役に立てば幸いです。

ご連絡ありがとうございます。
第５因子は比熱に支配的な効果となっている。
一般的ですが、処方（反応）、混合物は、その働き（機能？）とそれを出すための媒体（媒質）が要求されます。そその媒体は、液体か個体で物理的性質に比熱（特性）あったと理解できます。この場合は、働きが目標内の条件で、第５物質が、液体なら、分子構造を変更（側鎖・主鎖等）、樹脂なら高分子量と構造違い、固体なら粒径、比重、空孔率違いなど熱伝導にかかわる分子的、または構造的因子で比熱増減を図るのが一般的です。


＞要因効果と第５因子と、９個のＮｏ１－Ｎｏ９の最大となるＮｏの結果と比較してほぼ同じならここはどういう意味か補足⇒

処方・混合物は、材料と製法と交互作用が大きい研究と想定できます。このとき、個々の要因効果図が成立するかどうか知りたいものです。例えば、電導度特性の要因効果図でA2B1C3D1が最大とします。このときL9の中でNo5は、A2B2C3D1ですからB以外のA2C1D1が一致しており要因効果図はそこそこ説明できると判断できます。一致がない特性ほど要因効果は信頼できないと判断します。ただし、要因効果図の最高水準の組み合わせが最良値とならないことがあるのが処方研究です。一般的には、目標に近いNoの組み合わせの部分水準変更を試みることが多いようです。　参考になれば幸いです。

品質工学のコンサルティングをしております対馬です。

まず、5番目の原料も、ある特性値に対して影響するということですので、5番目の原料も制御因子として実験計画に組み込むことを考えたほうがよいと思います。

また、原料の比率の最適化を考える場合には、合計重量を100％として実験計画を立てるのではなく、最も量の多い原料Ａを基準として、それに対してほかの原料を何％添加するというようにします。 最も量の多い原料がＡとＢであれば、Ａ＋Ｂの総量に対してほかの原料を何％添加するというようにし、ＡとＢについてはＡとＢの比率を制御因子として水準を決めます。
さらに言うと、例えば原料Ｄは原料Ｃに対して作用するということであれば、その場合には原料Ｄは原料Ｃに対して何％添加するというようにします。
5番目の原料Ｅについては、100-∑p_iとして従属的に決定するということですが、この意味が4種類の原料Ａ～Ｄの混合物に対して作用するということであれば、Ａ～Ｄの総量に対してＥは何％添加するということで水準を決めることになります。

いずれにしても、まずは5種類の原料の役割をしっかり把握したうえで、実験を組み立てることが肝要です。

以上ですが、参考にしていただければと思います。

PQ様

直交表実験をしていますといろんなことが起きます。例えば、データが取れなかったり、ある水準のサンプルが作れなかったりすると実験計画法で学習した変動計算ができません。しかし、統計解析的に不備（逸脱）があったとしても次善情報として使える情報が幾つかあります。

今回のように、効果のある第５因子が,Ｌ９のＡＢＣＤの要因効果に交絡していたとしてもその要因効果図の最高水準は,その特性のＬ９の最良Ｎｏに近いくみあわせとなります。このような見方もあります。
また、分散分析で有意でなくとも要因効果図とＬ９のＮｏ結果を比較しながらおおよその要因効果を見定めることもできます。

実験計画法にご関心をお持ちであり、お仕事が「少ない実験で大きい成果」につながることを期待しております。頑張ってください。